lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah ...kc.umn.ac.id/1320/5/bab iii.pdf ·...
Post on 06-Mar-2019
212 Views
Preview:
TRANSCRIPT
Team project ©2017 Dony Pratidana S. Hum | Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali:
Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis dan melisensikan ciptaan turunan dengan syarat yang serupa dengan ciptaan asli.
Copyright and reuse:
This license lets you remix, tweak, and build upon work non-commercially, as long as you credit the origin creator and license it on your new creations under the identical terms.
40
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Bank Mandiri adalah gabungan dari beberapa bank milik pemerintah yaitu
Bank Bumi Daya, Bank Dagang Negara, Bank Ekspor Impor Indonesia dan Bank
Pembangunan Indonesia, dimana masing-masing bank tersebut memiliki peran
yang tak terpisahkan dalam pembangunan perekonomian Indonesia. Sampai dengan
hari ini, Bank Mandiri meneruskan tradisi selama lebih dari 140 tahun memberikan
kontribusi dalam dunia perbankan dan perekonomian Indonesia
(bankmandiri.co.id).
3.2 Desain Penelitian
Desain penelitian adalah sebuah kerangka dalam melakukan sebuah proyek
riset pemasaran yang berdasarkan prosedur-prosedur yang diperlukan untuk
mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencari solusi dari
permasalahan riset permasaran (Malhotra, Basic Marketing Reasearch, 2009).
Dalam melakukan sebuag penelitian, ada dua jenis rancangan penelitian yang dapat
digunakan :
a. Exploratory Reasearch, merupakan tipe rancangan penelitian yang memiliki
tujuan utama untuk mencari wawasan dan pemahaman pada suatu masalah
yang dihadapi oleh penulis.
b. Conclusive Research, merupakan tipe rancangan yang dirancang untuk
membantu pembuat keputusan dalam menentukan, mengevaluasi dan memilih
keputusan yang paling tepat untuk suatu situasi. Sasaran yang dicapai pada
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
41
rancangan penelitian ini adalah untuk menguji hipotesis dan hubungan antar
variable.
Conclusive Research terbagi lagi menjadi dua jenis, yaitu:
a. Descriptive Research, yaitu tipe conclusive research yang tujuan utamanya
adalah untuk mendeskripsikan sesuatu – dalam pemasaran biasanya
mendeskripsikan karakteristik atau fungsi pasar. Metode pengambilan data
dapat dilakukan dengan survey, panel, observasi atau data sekunder kuantitatif.
b. Causal Research, yaitu tipe conclusive research yang tujuan utamanya adalah
untuk membuktikan hubungan sebab akibat antar variable dimana metode
pengambilan datanya menggunakan eksperimen (Malhotra, Basic Marketing
Research, 2009).
Skema tipe-tipe desain penelitian dapat dilihat pada gambar berikut :
Sumber : Malhotra (2010)
Gambar 3.1 Jenis-Jenis Desain Penelitian
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
42
Perbedaan antara exploratory research design dan conlclusive research design
dapat dilihat di tabel 3.1 berikut ini :
Exploratory Research Conclusive Research
Objective Untuk memberikan wawasan dan pemahaman
Untuk menguji secara
spesifik hipotesis dan
hubungan antar variabel
Characteristics Informasi yang
dibutuhkan bebas,
proses penelitan flexible
dan tidak terstruktur,
sample kecil dan tidak
mewakili populasi
secara keseluruhan, dan
analisis data primer
secara kualitatif
Informasi yang dibutuhkan
jelas, proses penelitian
terstruktur, sample besar
dan dapat mewakili
populasi secara
keseluruhan,analisis data
secara kuantitatif
Finding/results Tentative Conclusive
Outcome Hasil penelitian diikuti
dengan explorasi dan
riset konklusif lebih
lanjut
Hasil penelitian digunakan
sebagai input untuk
pengambilan keputusan
Sumber: Malhotra (2010)
Tabel 3.1 Perbandingan Exploratory Research dan Conclusive Research
Dalam penelitian ini digunakan Deskriptive Research Design karena penulis ingin
melihat langsung karakteristik pasar dari pengguna e-toll card yaitu dengan
menggunakan metode survey. Dilaksanakan dengan menyebar kuesioner kepada
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
43
responden, dimana responden menjawab pertanyaan dengan memberikan nilai
antara 1 sampai 5 skala likert.
3.3 Ruang Lingkup Penelitian
3.3.1 Target Population
Dalam target population, digunakan empat aspek, yaitu element, sampling
unit, extent dan time frame yang dapat digambarkan sebagai berikut:
Sumber: Malhotra (2010), telah dioleh kembali
Gambar 3.2 Target Population
Element dari penelitian ini adalah pengguna kartu e-toll card di Jabodetabek yang
merupakan generasi yang berumur sekitar 17-44 tahun, yang sudah pernah memiliki
e-toll card paling lama 3 bulan terakhir dan yang belum pernah melakukan
pengisian ulang (top-up) saldo e-toll card mereka. Pengguna yang sudah belum
pernah menggunakan e-toll card lagi dalam kurung waktu tiga bulan terakhir ini
diperkirakan sudah mengalami kekecewaan yang disebabkan karena pengguna
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
44
lebih nyaman bertransaksi dengan cara konvensional dibandingkan dengan
menggunakan mesin.
Extent atau batas geografis dari penelitian ini adalah negara Jabodetabek.
Pembatasan extent untuk wilayah Jabodetabek saja dimaksudkan untuk mengambil
scope yang tidak terlalu luas, sehingga hasil penelitian ini dapat disimpulkan secara
optimal dan lebih akurat. Selain itu, objek dari penelitian ini adalah Pengguna e-toll
card di gerbang GTO yang beroperasi khusus untuk wilayah Jabodetabek saja.
Time frame penelitian adalah tahun 2016 - 2017. Mengingat urgensi dari penelitian
ini, pengguna e-toll card yang masih sangat potensial dengan fenomena yang
menarik, maka ditentukan tahun 2016 - 2017 sebagai time frame penelitian ini.
Adapun pengambilan data dilakukan dari bulan Desember 2016 hingga Januari
2017. Sedangkan keseluruhan penelitian berlangsung dari bulan Juli 2016 hingga
Januari 2016.
3.3.2 Sampling Techniques
Sampling adalah proses memilih jumlah yang cukup dari elemen populasi,
sehingga hasil dari analisa sampel dapat digeneralisasikan pada populasi.
Menurut Malhotra (2009), metode sampling yang dapat digunakan ada 2 jenis,
yaitu:
a. Probability sampling, yaitu teknik sampling di mana seluruh elemen pada
populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk terpilih.
b. Non-Probability sampling, merupakan teknik sampling yang prosedurnya tidak
menggunakan peluang, melainkan berdasarkan pada penilaian pribadi peneliti
dan atau kemudahan peneliti dalam mengambil sampel.
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
45
Menurut Malhotra (2009) Ada 4 teknik non-probability sampling yang dapat
digunakan. Keempat teknik tersebut digambarkan sebagai berikut:
Sumber: Malhotra (2010)
Gambar 3.3 Teknik Sampling Nonprobability
Convenience Sampling merupakan teknik sampling yang didasarkan pada
kenyamanan peneliti dalam mencari sampel. Dengan teknik ini, peneliti dapat
mengumpulkan sampel dengan cepat dan dengan biaya yang murah.
Judgemental Sampling adalah suatu bentuk convenience sampling dengan elemen
populasi tertentu yang telah dipilih berdasarkan pertimbangan peneliti. Elemen
yang telah dipilih dianggap dapat mempresentasikan populasi.
Quota Sampling yaitu teknik non-probability sampling yang memiliki 2 tahap.
Tahap pertama adalah menentukan quota dari masing-masing elemen populasi.
Tahap kedua adalah mengambil sampel berdasarkan teknik convenience maupun
judgemental.
Snowball Sampling merupakan teknik sampling yang didasarkan pada referensi
para responden. Setelah melakukan interview pada suatu kelompok responden,
mereka diminta untuk mereferensikan orang lain yang memenuhi kriteria sebagai
responden. Proses ini terus berlanjut sehingga menimbulkan efek snowball.
Pada penelitian ini digunakan metode non-probability sampling dengan teknik yang
digunakan adalah judgemental sampling. Karena peneliti ingin mengfokuskan pada
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
46
pengguna berusia 17 – 44 tahun, mengendarai sendiri kendaraannya, berdomisili di
Jabodetabek, serta melakukan pembelian e-toll card dalam kurung waktu 3 bulan
terakhir namun belum pernag melakukan pengisian ulang saldo e-toll cardnya.
3.3.3 Sampling Size
Sample size merupakan jumlah elements yang akan diikutsertakan di dalam
penelitian (Malhotra, Basic Marketing Research, 2009).
Berikut adalah landasan untuk menentukan ukuran minimum sampel penelitian
menurut Hair, Black, & Anderson (2010) :
a. Jumlah sampel harus lebih banyak daripada jumlah variable
b. Jumlah minimal sample size secara absolut adalah 50 observasi.
c. Jumlah sampel minimal adalah 5 observasi per variabel.
Maka, dengan jumlah indikator sebanyak 25 buah, dapat ditentukan bahwa jumlah
sampel minimum yang akan diambil pada penelitian ini adalah sebanyak :
25 x 5 = 125 responden.
3.3.4 Sampling Process
3.3.4.1 Sumber dan Cara Pengumpulan Data
Berdasarkan Malhotra (2009), ada 2 jenis data yang dapat digunakan dalam
melakukan penelitian:
a. Data Primer, yaitu data yang berasal dari peneliti, dikumpulkan sendiri oleh
peneliti untuk menangani suatu masalah penelitian.
b. Data Sekunder, yaitu data yang sudah ada sebelumnya, yang telah
dikumpulkan untuk menyelesaikan masalah penelitian lain.
Sumber data utama yang digunakan untuk menentukan hasil penelitian adalah data
primer yang dikumpulkan melaui survey kepada responden yang termasuk ke
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
47
dalam target population. Pengumpulan data dilakukan dengan kuisioner yang
disebarkan secara acak menggunakan metode non-probability sampling. Pre-test
terlebih dahulu dilakukan untuk menguji validitas dan realibilitas measurement
pada kuisioner. Sebanyak 30 kuisioner disebar secara personal untuk kepentingan
pre-test. Kuisioner yang telah melalui uji validitas dan reliabilitas pre-test
kemudian disebarkan secara offline menggunakan kuisioner.
Penelitian ini juga menggunakan data sekunder, yaitu segala data dari jurnal, artikel,
website serta textbook untuk merancang model penelitian serta memperkuat
landasan teori untuk masing-masing variabel penelitian. Selain itu data sekunder
juga digunakan untuk mendukung urgensi dan fenomena penelitian.
3.3.4.2 Prosedur Pengumpulan Data
Pengumpulan data primer dilakukan secara online, peneliti akan
mengirimkan link formulir kuisioner yang dibuat pada Google Docs. Link tersebut
akan disebar melalui personal chat maupun dibagikan pada grup dan komunitas
virtual. Komunitas tersebut meliputi Grup Geng Volunteer, Kuliner Malam, SD
Seruni Putih di Line, Grup maba 2011, group Facebook. Calon responden tentunya
akan diberikan penjelasan mengenai penelitian yang dilakukan serta petunjuk
pengisian kuisioner. Lebih lanjut mereka dapat membaca kata pengantar kuisioner
yang terletak pada halaman pertama kuisioner. Hanya responden yang memenuhi
kualifikasi yang akan dipakai datanya. Adapun link kuisioner yang akan disebar oleh
peneliti adalah (https://goo.gl/forms/XrZmULDDSpVrUfUD2).
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
48
3.4 Identifikasi Variabel Penelitian
3.4.1 Variable Eksogen
Variabel Eksogen adalah variabel yang selalu muncul sebagai variabel
bebas pada semua persamaan yang ada dalam model. Notasi matematik dari
variabel laten eksogen adalah huruf Yunani ξ (“ksi”) (Wijanto, 2008). Variabel
eksogen digambarkan sebagai lingkaran dengan semua anak panah menuju keluar.
Dalam penelitian ini, yang termasuk variabel eksogen adalah Optimism,
Innovativesness, Discomfort, Insecurity. Berikut adalah gambar variabel eksogen:
Sumber : Hair, Black, & Anderson (2010)
Gambar 3.4 Variable Eksogen
3.4.2 Variable Endogen
Variabel Endogen merupakan variabel terikat pada paling sedikit satu
persamaan dalam model, meskipun di semua persamaan sisanya variabel tersebut
adalah variabel bebas. Notasi matematik dari variabel laten endogen adalah η
(“eta”) (Hair et al, 2010). Variabel endogen digambarkan sebagai lingkaran dengan
setidaknya memiliki satu anak panah yang mengarah pada variabel tersebut. Dalam
penelitian ini, yang termasuk variabel endogen adalah Perceived Ease of Use,
Perceived Usefulness dan Behavioral Intention. Berikut adalah gambar variabel
eksogen:
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
49
Sumber : Hair, Black, & Anderson (2010)
Gambar 3.5 Variable Endogen
3.4.3 Variable Teramati
Variabel teramati (observed variable) atau variabel terukur (measured
variable) adalah variabel yang dapat diamati atau dapat diukur secara empiris, dan
sering disebut indikator. Pada metode survei menggunakan kuesioner, setiap
pertanyaan pada kuesioner mewakili sebuah variabel teramati. Simbol diagram dari
variabel teramati adalah bujur sangkar atau kotak atau persegi empat panjang (Hair
et al, 2010). Pada penelitian ini, terdapat total 31 pertanyaan pada kuesioner,
sehingga jumlah variabel teramati dalam penelitian ini adalah 31 indikator.
3.5 Definisi Operasional
Variabel-variabel pada penelitian memiliki tingkat abstraksi yang tinggi. Untuk
itu diperlukan indikator-indikator yang sesuai untuk mengukur variabel tersebut.
Penggunaan indikator juga dimaksudkan untuk menyamakan persepsi dan
menghindari kesalahpahaman dalam mendefinisikan variabel-variabel yang
dianalisis. Definisi operasional disajikan dalam tabel sebagai berikut:
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
50
Tabel 3.2 Operasionalisasi V
ariabel Penelitian
Research Variables O
perational Definition of V
ariables M
easurements
References
Technical Scalling
1 O
ptimism
Pandangan positif dan keyakinan bahw
a teknologi
yang dapat
meningkatkan
fleksibilitas dan efisiensi seseorang dalam
hidup mereka. (Parasuram
an, 2000
1 Teknologi pem
bayaran non-tunai m
embantu saya dalam
mengelola
keseharian saya
Walczuch 2007
5 Likert Scale
2 Teknologi pem
bayaran non-tunai lebih nyam
an digunakan W
alczuch 2007
5 Likert Scale
3 Saya lebih suka m
enggunakan teknologi pem
bayaran non-tunai yang berm
anfaat bagi saya
Walczuch 2007
5 Likert Scale
4 Teknologi pem
bayaran non-tunai dapat m
embantu saya dalam
m
engerjakan pekerjaan secara lebih cepat
Walczuch 2007
5 Likert Scale
5 Teknologi pem
bayaran non-tunai dapat m
eningkatkan fleksibilitas dalam
keseharian saya
Walczuch 2007
5 Likert Scale
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
51
Research Variables O
perational Definition of V
ariables M
easurements
References
Technical Scalling
2 Innovativeness
Kecendrungan
untuk m
enjadi pelopor
teknologi dan seseorang yang berinovatif. Parasuram
an(2000)
1 O
rang-orang mem
inta rekom
endasi saya terkait teknologi pem
bayaran non-tunai
Walczuch 2007
5 Likert Scale
2 Saya m
erasa lebih mem
ahami
tentang perkembangan teknologi
pembayaran non-tunai
dibandingkan dengan teman saya
Walczuch 2007
5 Likert Scale
3 Saya m
enjadi orang pertama yang
mengetahui tentang pem
anfaatan teknologi pem
bayaran non-tunai dibandingkan tem
an saya lainnya
Walczuch 2007
5 Likert Scale
4 Tanpa bantuan orang lain saya dapat m
enggunakan teknologi pem
bayaran non-tunai dengan sendirinya
Walczuch 2007
5 Likert Scale
5
Saya merasa m
enikmati untuk
mem
pelajari teknologi pem
bayaran non-tunai
Walczuch 2007
5 Likert Scale
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
52
Research Variables O
perational Definition of V
ariables M
easurements
References
Technical Scalling
3 D
iscomfort
Kurangnya
rasa nyam
an dan
perasaan terbebani atas teknologi tersebut
Parasuraman (2000)
1 Saya m
erasa tata cara pembayaran
non-tunai sulit dimengerti
Walczuch 2007
5 Likert Scale
2 Terkadang, saya m
erasa beberapa teknologi pem
bayaran non tunai yang m
uncul didesain hanya untuk kalangan tertentu saja
Walczuch 2007
5 Likert Scale
3 Saya akan m
erasa malu jika nanti
dihadapan orang lain saya tampak
kebinggungan dalam
menggunakan teknologi
pembayaran non-tunai
Walczuch 2007
5 Likert Scale
4 Saya m
erasa kurang nyaman untuk
menggunakan teknologi
pembayaran non-tunai karena saya
tidak mengetahui saldo terakhir
saya
Walczuch 2007
5 Likert Scale
5 Saya m
erasa kurang nyaman
ketika kartu pembayaran non-tunai
Walczuch 2007
5 Likert Scale
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
53
Research Variables O
perational Definition of V
ariables M
easurements
References
Technical Scalling
saya hilang karena dapat dengan m
udah dipakai oleh orang lain
4 Insecurity
Ketidakpercayaan dan kecurigaan terhadap
teknologi mengenai kem
ampuannya untuk
bekerja dengan baik. Parasuraman (2000).
1 Saya m
erasa kurang aman dalam
m
enggunakan teknologi pem
bayaran non-tunai karena terdapat resiko kartu yang dim
iliki rusak
Walczuch 2007
5 Likert Scale
2 Saya m
erasa takut ketika plang tol tidak dapat terbuka pada saat m
elakukan transaksi di gardu tol otom
atis (GTO
)
Walczuch 2007
5 Likert Scale
3 Saya m
erasa takut bukti transaksi (struk) tidak keluar ketika saya m
elakukan transaksi di GTO
Walczuch 2007
5 Likert Scale
4 Saya m
erasa takut saldo akan terpotong lebih dari sekali ketika saya bertransaksi di G
TO
Walczuch 2007
5 Likert Scale
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
54
Research Variables O
perational Definition of V
ariables M
easurements
References
Technical Scalling
2 Perceived Ease of U
se D
idefinisikan sejauh
mana
seseorang percaya bahw
a menggunakan sistem
tertentu tidak m
emerlukan upaya yang keras. Lin,
Shih & Sher (2007)
1 M
enurut fungsi dari e-toll card m
udah dimengerti
Davis
(1989) 5 Likert
Scale
2 Saya m
udah mem
pelajari proses penggunaan e-toll card
Davis
(1989) 5 Likert
Scale
3 C
ara penggunaan e-toll card sangat m
udah diingat D
avis (1989)
5 Likert Scale
4 M
enurut saya mudah untuk
melakukan pengisian saldo e-toll
card mudah
Davis
(1989) 5 Likert
Scale
3 Perceived U
sefulness D
idefinisikan sebagai
sejauh m
ana seseorang
percaya bahw
a m
enggunakan suatu sistem
tertentu akan meningkatkan
kemam
puannya. Lin, Shih & Sher (2007)
1 M
enggunakan e-toll card mem
buat transaksi di tol lebih cepat
Davis
(1989) 5 Likert
Scale
2 M
enggunakan e-toll card mem
buat saya tidak perlu m
engantri panjang digerbang tol
Davis
(1989) 5 Likert
Scale
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
55
Research Variables O
perational Definition of V
ariables M
easurements
References
Technical Scalling
3 M
enggunakan e-toll card mem
buat saya tidak perlu lagi m
enyiapkan uang tunai ketika m
embayar tol
Davis
(1989) 5 Likert
Scale
4 e-toll card m
embuat transaksi
pembayaran di tol m
enjadi lebih praktis
- 5 Likert
Scale
4 Behavioral Intention
Behavioral Intention didefinisikan sebagai perasaan
yang dirasakan
oleh seorang
individu yang dapat menjadi indikasi apakah
individu tersebut akan berperilaku positif (favourable)
atau negatif
(Unfavourable)
terhadap perform
a produk
yang telah
digunakan (Ajzen, 1991).
1 Saya berencana akan terus m
enggunakan e-toll card
Wan (2015)
5 Likert Scale
2 Saya tetap m
enggunakan e-toll card m
eskipun masih ada pilihan
gardu tunai W
an (2015) 5 Likert
Scale
3 Saya akan m
erekomendasikan
teman-tem
an saya untuk m
enggunakan e-toll card seperti
Wan (2015)
5 Likert Scale
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
56
Research Variables O
perational Definition of V
ariables M
easurements
References
Technical Scalling
yang sudah saya lakukan yang sudah saya lakukan
4 Saya
akan m
elakukan pengisian
ulang saldo e-toll card saya Shin (2014)
5 Likert Scale
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
57
3.6 Teknik Analisis
3.6.1 Uji Instrumen
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan cara menyebar
kuisioner secara online. Sehingga kuisioner sebagai alat ukur utama pada penelitian
ini merupakan kunci dari keabsahan dan keberhasilan penelitian ini, maka
diperlukan alat ukur yang mengukur dengan tepat, dapat diandalkan dan konsisten.
Untuk itu perlu dilakukan uji validitas serta uji reliabilitas terhadap kuisioner.
3.6.1.1 Uji Validitas
Dilakukan untuk mengetahui apakah alat ukur (measurement) yang
digunakan benar-benar mengukur apa yang ingin diukur (variable) (Malhotra,
Basic Marketing Research, 2009).
Dalam penelitian ini, uji validitas akan dilakukan dengan melakukan metode Factor
Analysis. Suatu alat ukur dinyatakan valid dengan metode Factor Analysis, ketika
syarat-syarat berikut terpenuhi :
a. Nilai KMO ≥ 0.5. Nilai KMO yang baik adalah nilai yang mendekati angka 1.
Perbaikan pada variabel perlu dilakukan hanya jika nilai KMO kurang dari 0.5.
(Malhotra, 2010)
b. Sig. < 0.05. Nilai significant pada Bartlett’s test yang kurang dari 0.05
mengindikasikan adanya korelasi yang cukup antar variabel (Hair, Black, &
Anderson, 2010).
c. Nilai Measure of Sampling Adecuacy (MSA) harus melebihi 0.5, baik secara
secara keseluruhan maupun individual variable; variabel yang memiliki nilai
kurang dari 0.5 harus dihilangkan dari factor analysis satu per satu, dimulai
dari variabel dengan nilai terendah (Hair, Black, & Anderson, 2010).
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
58
d. Factor loadings atau hasil Component Matrixa memiliki nilai lebih dari 0.5
(Hair, Black, & Anderson, 2010).
3.6.1.2 Uji Reabilitas
Reliabilitas merupakan ukuran yang menunjukkan seberapa konsisten
hasil pengukuran sebuah alat ukur (measurement) ketika digunakan berkali-berkali
(Malhotra, Basic Marketing Research, 2009).
(George & Mallery, 2003) dalam (Gliem & Gliem, 2003) memberikan rules of
thumb sebagai berikut untuk pengukuran realibilitas :
Cronbach Alpha tidak boleh kurang dari 0.5. Dan tergolong baik jika nilai
Cronbach Alpha lebih besar daripada 0.7.
3.6.2 Structure Equation Modeling (SEM)
SEM adalah sebuah teknik multivariate yang mengkombinasikan aspek
factor analysis dan multiple regression yang memungkinkan peneliti untuk secara
simultan menguji suatu rangkaian dependence relationship yang saling berkaitan di
antara variabel-variabel terukur dan latent constructs (variates) maupun di antara
beberapa latent constructs (Hair, Black, & Anderson, 2010).
Dari segi metodologi, SEM memiliki beberapa peran, yaitu diantaranya sebagai
sistem persamaan simultan, analisis kausal linier, analisis lintasan (path analysis),
analysis of covariance structure, dan model persamaan struktural (Wijanto, 2008).
Analisa hasil penelitian menggunakan metode SEM (Structural Equation
Modeling) karena model penelitian ini memiliki lebih dari 1 variabel endogen.
Software yang digunakan adalah AMOS (Analysis Of Moment Structure) versi 23
untuk melakukan uji validitas, realibilitas, hingga uji hipotesis penelitian.
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
59
3.6.2.1 Variabel-variabel Dalam SEM
Dalam SEM dikenal dua jenis variabel, yaitu variabel laten (latent
variables) dan variabel terukur (measured variables) atau disebut juga variabel
teramati (observed variables). Variabel laten atau konstruk laten merupakan konsep
abstrak yang menjadi kunci perhatian pada SEM. Sedangkan variabel terukur
adalah variabel yang dapat diamati atau dapat diukur secara empiris dan sering
disebut sebagai indikator (Wijanto, 2008).
Ada dua jenis variabel laten, yaitu eksogen dan endogen. Variabel eksogen yang
memiliki notasi matematik ξ (“ksi”) merupakan variabel yang selalu muncul
sebagai variabel bebas pada semua persamaan yang ada dalam model. Sedangkan
variabel endogen yang memiliki notasi matematik η (“eta”) merupakan variabel
yang terikat pada paling sedikit satu persamaan dalam model, meskipun di semua
persamaan sisanya adalah variabel bebas (Wijanto, 2008).
3.6.2.2 Tahapan Prosedur SEM
Tahapan-tahapan prosedur untuk melakukan structural equation modeling
(SEM) digambarkan sebagai berikut:
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
60
Sumber : Hair, Black & Anderson (2010)
Gambar 3.6 Tahap-tahap melakukan SEM
Tahap pertama adalah mendefinisikan masing-masing construct dan indikator-
indikator untuk mengukurnya. Kemudian tahap selanjutnya adalah membuat
diagram measurement model atau model pengukuran. Tahap selanjutnya adalah
menentukan kecukupan dari sample size dan memilih metode estimasi dan
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
61
pendekatan untuk menangani missing data. Selanjutya adalah mengukur validitas
atau kecocokan model pengukuran. Jika model pengukuran dapat dikatakan valid,
maka dapat dilanjutkan ke tahap 5 dan 6. Adapun model pengukuran pada
penelitian ini digambarkan pada Gambar 3.11 sebagai berikut.
Sumber : Pengolahan Data Primer 2014
Gambar 3.7 Model Pengukuran
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
62
Tahap kelima adalah mengubah model pengukuran menjadi model struktural.
Kemudian tahap terakhir adalah menilai validitas atau kecocokan model struktural.
Jika model struktural memiliki tingkat kecocokan yang baik, maka selanjutnya
dapat diambil kesimpulan penelitian. Adapun model struktural pada penelitian ini
digambarkan pada Gambar 3.12 sebagai berikut.
Sumber : Pengolahan Data Primer, 2016
Gambar 3.12 Model Struktural SEM
3.6.2.3 Kecocokan Model Pengukuran
Uji kecocokan model pengukuran akan dilakukan terhadap setiap konstruk
atau model pengukuran (hubungan antara sebuah variabel laten dengan beberapa
variabel teramati/indikator) secara terpisah melalui evaluasi terhadap validitas dan
reliabilitas dari model pengukuran (Wijanto, 2008).
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
63
1. Evaluasi terhadap validitas (validity) dari model pengukuran
Berdasarkan Hair et al., (2010) suatu variabel dapat dikatakan mempunyai
validitas yang baik terhadap konstruk atau variabel latennya, jika Muatan
faktor standarnya (standardized factor loading) ≥ 0.50.
2. Evaluasi terhadap realibilitas (reliability) dari model pengukuran
Realibilitas adalah konsistensi suatu pengukuran. Reliabilitas tinggi
menunjukkan bahwa indikator-indikator mempunyai konsistensi tinggi dalam
mengukur konstruk latennya. Berdasarkan Hair et al., (2010) dalam suatu
variabel dapat dikatakan mempunyai reliabilitas baik jika :
a. Nilai construct reliability (CR) ≥ 0.70, dan
b. Nilai Avarage Variance Extracted (AVE) ≥ 0.50
Berdasarkan Hair et al., (2010) ukuran tersebut dapat dihitung dengan rumus
sebagai berikut :
3.6.2.4 Kecocokan Model Struktural
Goodness of Fit Indices (GOFI) atau ukuran ukuran GOFI dikelompokkan
oleh Wijianto (2008) kedalam tiga bagian, yaitu absolute fit indices (ukuran
kecocokan absolut), incremental fit indices (ukuran kecocokan inkremental), dan
parsimony fit indices (ukuran kecocokan parsimoni).
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
64
Absolute fit measure digunakan untuk menentukan derajat prediksi model
keseluruhan (model struktural dan pengukuran) terhadap matrik korelasi dan
kovarian. Incremental fit measures digunakan untuk membandingkan model yang
diusulkan dengan model dasar yang disebut sebagai null model atau independence
model, sedangkan parsimonious fit measures digunakan untuk mengukur
kehematan model, yaitu model yang mempunyai degree of fit setinggi-tingginya
untuk setiap degree of freedom.
Adapun ringkasan uji kecocokan dan pemeriksaan kecocokan secara lebih rinci
ditunjukkan pada tabel 3.2 sampai dengan tabel 3.5 berikut ini.
Tabel 3.2 Perbandingan Ukuran-ukuran Goodness of Fit (GOF) Absolute Fit
Measure
Ukuran Goodness of Fit (GOF)
Tingkat Kecocokan yang Bisa Diterima
Kriteria Uji
Absolute Fit Measure
Statistic Chi –Square (X2) P
Nilai yang kecil p > 0.05
Good Fit
Goodness-of-Fit Index (GFI)
GFI ≥ 0.90 Good Fit
0.80 ≤ GFI ≤ 0.90 Marginal Fit
GFI ≤ 0.80 Poor Fit
Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA)
RMSEA ≤ 0.08 Good Fit
0.08 ≤ RMSEA ≤ 0.10 Marginal Fit
RMSEA ≥ 0.10 Poor Fit
Expected Cross-Validation Index (ECVI)
Nilai yang kecil dan dekat dengan nilai ECVI
saturated
Good Fit
Tabel 3.3 Perbandingan Ukuran-ukuran Goodness of Fit (GOF) Incremental Fit
Measure
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
65
Ukuran Goodness of Fit (GOF) Tingkat Kecocokan yang Bisa Diterima
Kriteria Uji
Incremental Fit Measure
Tucker- Lewis Index atau Non-Normed Fit Index (TLI atau NNFI)
NNFI ≥ 0.90 Good Fit
0.80 ≤ NNFI ≤ 0.90 Marginal Fit
NNFI ≤ 0.80 Poor Fit
Normed Fit Index (NFI) NFI ≥ 0.90 Good Fit
0.80 ≤ NFI ≤ 0.90 Marginal Fit
NFI ≤ 0.80 Poor Fit
Relative Fit Index (RFI)
RFI ≥ 0.90 Good Fit
0.80 ≤ RFI ≤ 0.90 Marginal Fit
RFI ≤ 0.80 Poor Fit
Incremental Fit Index (IFI)
IFI ≥ 0.90 Good Fit
0.80 ≤ IFI ≤ 0.90 Marginal Fit
IFI ≤ 0.80 Poor Fit
Comperative Fit Index (CFI)
CFI ≥ 0.90 Good Fit
0.80 ≤ CFI ≤ 0.90 Marginal Fit
CFI ≤ 0.80 Poor Fit
Tabel 3.4 Perbandingan Ukuran-ukuran Goodness of Fit (GOF) Parsimonius Fit
Measure
Ukuran Goodness of Fit (GOF) Tingkat Kecocokan yang Bisa Diterima
Kriteria Uji
Parsimonius Fit Measure
Normed Chi-Square CMIN/DF < 2 Good Fit
Parsimonius Goodness Fit Index (PGFI)
PGVI ≥ 0.50 Good Fit
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
66
Ukuran Goodness of Fit (GOF) Tingkat Kecocokan yang Bisa Diterima
Kriteria Uji
Parsimonius Fit Measure
Parsimonius Normed of Fit Index (PNFI)
Nilai yang kecil dan dekat dengan nilai AIC
saturated
Good Fit
Akaike Information Criterion (AIC)
Nilai yang kecil dan dekat dengan nilai AIC
saturated
Good Fit
Sumber: Wijanto (2008)
Analisis Pengaruh..., Alexander, FB UMN, 2017
top related